引用文章: 考研大数据爬取与分析工具二次开发进行中。。。https://blog.csdn.net/COCO56/article/details/82317275

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，旨在为 Cursor 中的代理型大语言模型（LLM）提供自定义工具支持。它通过客户端-服务器架构，让 AI 能够安全、高效地与外部数据源和工具交互，极大扩展了开发者的工作流可能性。MCP 的核心在于标准化上下文传递，类似 AI 的“USB-C 接口”。例如，假设需要查询 Git 仓库状态，MCP 的gitMCP 的开放性鼓励开发

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Dify部署参考：Dify Rag部署并集成在线Deepseek教程（Windows、部署Rag、安装Ragan安装、安装Dify安装、安装ollama安装）Dify+DeepSeek - Excel数据一键可视化（创建步骤案例）-DSL工程文件（可直接导入）Dify+DeepSeek - Excel数据一键可视化（创建步骤案例）-Markdown示例文件选中按Del：添加text字段输入：代码解

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通过vLLM部署可获得5-6倍的性能提升。[关键参考文档索引]

在火山引擎平台创建 DeepSeek-R1 的推理接入点，关联应用后配置联网内容插件。需使用客户端工具 Cherry Studio 完成 API 和密钥的配置。腾讯云与 DeepSeek 合作提供集成服务，支持联网搜索功能。通过接入腾讯云的大模型知识引擎，可实时抓取互联网资讯，提升时效性。

通过指定 model=‘deepseek-reasoner’，即可调用 DeepSeek-R1。出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。通过指定 model=‘deepseek-chat’